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Aula 01 - Introdução ao MCP e Arquiteturas de IA 🌐

Objetivo

Objetivo: Compreender a evolução dos modelos de linguagem (LLMs), os desafios de integração e o surgimento do Model Context Protocol (MCP) como solução padrão para o ecossistema de IA.

1. Evolução dos LLMs e o Problema do Contexto 🧠

Os modelos de linguagem evoluíram de simples geradores de texto para assistentes capazes de raciocinar. No entanto, eles sofrem de um problema crítico: isolamento de dados.

  • Modelos Iniciais: Conhecimento estático (treinados em dados passados).
  • RAG (Retrieval-Augmented Generation): Permitiu que modelos "lessem" documentos em tempo real.
  • Agents: IAs que podem executar ações (ex: enviar e-mails, pesquisar na web).

📉 O Desafio da Integração

Cada aplicação de IA hoje precisa construir suas próprias "pontes" para cada ferramenta externa (bancos de dados, Slack, GitHub, etc.). Isso gera fragmentação e insegurança.

2. O que é o Model Context Protocol (MCP)? 🏗️

O Model Context Protocol (MCP) é um protocolo aberto, iniciado pela Anthropic, que permite que modelos de IA se conectem de forma integrada a fontes de dados e ferramentas externas.

Conceito Chave

O MCP funciona como o "USB para IAs". Assim como o padrão USB permite conectar qualquer mouse a qualquer computador, o MCP permite conectar qualquer servidor de dados a qualquer modelo de IA compatível.

Arquitetura de Alto Nível (Mermaid)

graph LR
    A[Model / LLM] <--> B[MCP Client]
    B <--> C[MCP Server]
    C <--> D[(Fontes de Dados / APIs)]

    style B fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style C fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

3. Por que precisamos de um Protocolo? 📡

Um protocolo é um conjunto de regras que define como dois sistemas se comunicam. Sem o MCP:

  1. Redundância: Desenvolvedores precisam escrever código de integração repetido.
  2. Insegurança: Cada integração tem seu próprio modelo de permissões (ou falta dele).
  3. Complexidade: Mudar de modelo (ex: de GPT para Claude) exige refazer integrações.

4. Casos de Uso no Mercado 🚀

O MCP já está sendo adotado em diversos cenários:

  • IDEs Inteligentes: Conectar seu editor de código (VS Code, Cursor) diretamente aos seus logs de servidor ou documentação interna.
  • Assistentes Financeiros: IAs que podem consultar saldos e transações via APIs bancárias estruturadas.
  • Suporte ao Cliente: Agentes que acessam o CRM e histórico de tickets de forma padronizada.

5. Visualizando o MCP no Terminal 💻

Podemos ver o MCP em ação através de ferramentas de inspeção.

$ mcp-inspect list-tools
[INFO] Conectando ao servidor MCP local...
[SUCCESS] 3 ferramentas encontradas:
- get_weather: Obtém clima atual.
- search_docs: Pesquisa na base de conhecimento.
- execute_sql: Executa queries em banco de dados.

$ mcp-inspect call get_weather --city "São Paulo"
[INFO] Chamando ferramenta get_weather...
[RESULT] Clima em São Paulo: 25°C, Ensolarado.

6. Mini-Projeto: Explorando Clientes MCP 🧪

Sua primeira tarefa prática é explorar o ecossistema:

  1. Baixe o Claude Desktop (o primeiro cliente MCP de referência).
  2. Acesse as configurações do MCP para entender como servidores são registrados.
  3. Pesquise no MCP Directory por servidores existentes (PostgreSQL, Slack, Google Drive).

7. Exercícios de Fixação 📝

  1. Explique a analogia do "USB para IAs" aplicada ao MCP.
  2. Diferencie um MCP Client de um MCP Server.
  3. Cite três problemas que o MCP visa resolver no desenvolvimento de aplicações de IA.

Dica

O MCP não é apenas para o Claude; é um padrão que está sendo adotado por diversas empresas de IA.

Próxima Aula: Fundamentos de Protocolos e APIs 📡